JPH04184284A - 目標検出方法とその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ この発明は、レーダ信号処理等における目標検出技術に
関し、に分布に従う雑音を抑圧し、一定の誤警報確率で
目標を検出する方法及び装置に関するものである。

［従来の技術］ 近年のレーダにおいて、目標自動検出を行う上では誤警
報確率を一定に保つことが重要であり。

この処理は、　ＣＦＡＲＩＣｏｎｓｔａｎｔ　Ｆａｌｓ
ｅ　Ａｌａｒｍ　Ｒａｔｅ）とよばれている。

ジ−クラッタにおいては振幅分布は、クラッタの反射面
積が比較的大きな場合やグレージング角が大（１０°以
上）の場合には中央極限定理に従ってレーレ分布に従う
ことが知られている。このようなりラックに対してはＬ
ＯＧ／ＣＦＡＲ等の技術によってこれが受信器雑音レベ
ルにまで抑圧されることが提案され実用化されている。

第３図にＬＯＧ／ＣＦＡＲ装置の一例を示す。

図において　（２２１、（２８）は入力端子、　　（２
３）は対数増幅器、　　（２４）はΣ演算器、　　（２
５１は割算器、　　（２６）は減算器、　（２７）は逆
対数増幅器、　（２９）は比較器、（３０）は出力端子
、　（４００１〜＋４００＋Ｎ）はシフトレジスタであ
る。

以下、第３図を用いてＬＯＧ／ＣＦＡＲについて説明す
る。

レーレ分布の確率密度関数Ｐ　（ｘ）は次式で与えられ
る。

σ：形状パラメータ 平均値Ｅ　（ｘ）及び分散ｖａｒ　（ｘ）は。

ｖａｒ（ｘ）＝２ａ”（１−） となり形状パラメータＯに依存している。

入力端子（２２）より入力されたこのような信号に対し
ての対数増幅器（２３）において次式のような対数変換
を行う。変換出力をｙで表わす。

ｙ　＝　ａｌｏｇ　（ｂｘｌ ａ、ｂ：変換器の特性で定まる定数 シフトレジスタ（４００）〜（４００＋Ｎ）に格納され
たこの変換出力を、Σ演算器（２４）および割算器（２
５）により平均値を算出する。この平均値Ｅ　（ｙ）は
次式で表わされる。

Ｅ　（Ｙ）　＝ａｌｏｇ　ｌｂ　ｙ　）　−２１’γ・
０．５７７　　：オイラ一定数 減算器　（２６）において、シフトレジスタ（４００＋
Ｎ／２）の着目値ＸＴからＥ　（ｙ）を減算すると、そ
の出力Ｕは。

ｕ＝ａｌｏｇ　（ｂｘｔ）　−ａｌｏｇ　（ｂ　ａ　）
　−；となる。このＵを逆対数増幅器（２７）によって
逆対数変換を行った結果をＶとすると。

ｍ：変換器の特性で定まる定数。

となる。このＶの平均及び分散をＥ　（ｖ）　、　ｖａ
ｒ（ｖ）とすると。

ｖａｒ（ｖ）＝ｍ２（１−−１ｅγ となり形状パラメータａに依存しない。

ゆえにクラッタは一定の平均値と分散を持った信号に変
換されたことになり、　ＣＦＡＲ特性が得られる。スレ
ッショルド値Ｖｔは１次式の誤警報確率Ｐｆａとの関係
から予め求められ、入力端子（２８）より入力され、比
較器２　　（２９）でＶと比較することにより目標検出
が行われ出力端子（３０）から出力される。

［発明が解決しようとする課題］ 従来のＣＦＡＲ技術は振幅分布がレーレ分布に従うクラ
ッタに対しては有効であるが、クラッタの反射面積が小
さく、グレージング角が小さい場合にはジ−クラッタの
振幅分布はレーレ分布に従わなくなることが知られてい
る。近年の報告ではジ−クラッタの振幅分布はワイブル
分布、　ｌｏｇ−Ｎｏｒｍａ１分布、に分布に従うこと
が報告されている。このような分布をするクラッタに対
して上述のＬＯＧ／ＣＦＡＲを使用した場合は振幅分布
の累積確率の差から誤警報確率の劣化を生じ、クラッタ
を充分に抑圧することができずに消え残りが増大する。

という課題があった。

［課題を解決するための手段］ この発明に係る目標検出方法及び装置は、に分布に従う
クラッタに対し、受信信号の２乗平均値の２乗と４乗平
均値の比を求めることにより９分布の特性を表わすパラ
メータを算出し、その結果から得られるスレッショルド
値により、目標検出を実行するものである。

［作用１ この発明に係る目標検出装置により、に分布に従うクラ
ッタに対し誤警報確率を一定に保持しながら目標検出を
実行することが可能になる。

［実施例］ 第１図はこの発明による目標検出装置の一実施例の示し
たものである。第１図において　（ｌＯ）は入力端子、
　（１１１，＋１５１は２乗演算器、　（１２１は４乗
演算器、　　（１３１、ｆ１４）は平均値演算器、　　
（１６１はパラメータ算定器１．　　（１７１はパラメ
ータ算定器２．　　ｆ１８）はメモリー、　　（１９１
はスレッショルド演算器、　　（２０）は比較器、　　
（２１１は出力端子。

（１００１〜ｆ１００＋Ｎ）　、　＋２００１〜＋２０
０＋Ｎ）は（３００）〜（３００＋Ｎｌはシフトレジス
タである。

第２図はこの発明による目標検出方法の一実施例である
。（１１〜（９）は目標検出性法の処理ステップである
。

以下第１図、第２図を用いて作動原理を説明する。

入力端子（ｌＯ）から入力された振幅信号は２乗演算器
（１１）で２乗されたシフトレジスタ（１０口）〜（ｌ
ｏＯ＋Ｎｌ　に格納される。平均値演算器　（１３）で
はシフトレジスタ（１００）〜（１００＋Ｎ）のうち（
１００＋Ｎ／２）を除いた段の平均値を算出する（ステ
ップ１）。この結果は２乗演算器（１５）及びパラメー
タ算定器２に出力される。２乗演算器（１５）では２乗
演算が実行され（ステップ２）この結果はパラメータ算
定器１　（１６）の２つの入力のうちの１つとなる。こ
のパラメータ算定器１　（１６）のもう１つの入力は次
のようにして生成される。入力端子（１０）から入力さ
れた振幅信号を４乗演算器（１２）で４乗し、シフトレ
ジスタ（２００）〜（２００＋Ｎｌに格納する。平均値
演算器（１４）ではシフトレジスタｆ２００１〜（２０
０＋Ｎｌのうち（２００＋Ｎ／２１を除いた段の平均値
を算出する（ステップ３）。この平均値演算器（１４）
の出力がパラメータ算定器１　（１６）の入力となる。

２乗演算器（１５）の出力をＥ２．平均値演算器２　　
（１４）の出力をＥ４とするとパラメータ算定器１　（
１６１は なる演算を行いパラメータνを算出しくステップ４）、
パラメータ算定器２　　（１７）及びスレッショルド演
算器（１９）に出力する。パラメータ算定器２　　（１
７）は、平均値演算器（１３）の出力をＥｌとすると なる演算を行いパラメータＣを演算しくステップ５）、
スレッショルド演算器（１９）に出力する。

メモリー（１８）には所望の誤警報確率においてν及び
Ｃに対応するスレッショルド値をデータテーブルとして
記憶させておき、スレッショルド演算器（１９）はこの
メモリー（１８）よりスレッショルド値を抽出して比較
器（２０）に出力する（ステップ６）。シフトレジスタ
（３００）〜（３００＋Ｎ）には入力端子（１０）から
入力された振幅信号が格納され。

このうちのシフト段（３００＋Ｎ／２）を着目値として
比較器（２０）に出力する。比較器（２０）では、シフ
トレジスタ（３００）〜（３００＋Ｎ）で抽出された着
目値と、スレッショルド値が比較され目標の有無を検出
しくステップ７）、出力端子（２１）に出力する。

以下、この発明による目標検出方法について具体的に説
明する。

振幅強度分布がＫ分布に従うクラッタは、その確率密度
関数をＰ　（ｘ）とすると。

「（ν）二ガンマ関数 にν　　：変形ベッセル関数 ν　　　：形状パラメータ Ｃニスケールパラメータ で表される。

ここで、Ｐ（ｘｌの９次モーメントをＸｏとすると。

となる。

これにより２乗平均Ｅ　ｆｘ２１は。

Ｅ（ｘ２１　＝　　丁　　　　　　　　　（３）で表わ
される。（ステップｌ） これをさらに２乗すると。

が得られる。（ステップ２） 次に４乗平均を求める。４乗平均Ｅ（ｘ’）は　（２）
式より。

となる。（ステップ３） （４）式、（５）式の比をとると。

となり形状パラメータνを求めることができる。

（ステップ４） νが求まれば（３）式よりスケールパラメータＣを求め
ることができる。（ステップ５）スレッショルド値を■
、とすると、誤警報確率ＰｆａはＶ　Ｔ　＜　ｘ　＜（
１）における累積確率となり９次のように表わせる。

この式にシ、Ｃを代入してｖ７を算出することは困難で
あるためシ、Ｃに対するＶＴを求める。（ステップ６） 最後に着目値と■７を比較し、目標の有無を判断する。

（ステップ７） ［発明の効果］ 以上のようにこの発明によれば、受信信号の振幅強度分
布がＫ分布になるようなりラックに対し、定められた誤
警報確率を一定に保持しながら目標を検出することを可
能にする効果を得る。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明による目標検出装置の一実施例を示す
図、第２図はこの発明による目標検出方法の一実施例の
処理ステップを示す図、第３図は従来のＬＯＧ／ＣＦＡ
Ｒによる目標検出装置を示す図である。 図において（１）〜（９）は目標検出方法の処理ステッ
プ、　　（１０１、（２２１、（２８３は入力端子。 ｆｉｌ）　、　　＋１５）は２乗演算器、　＋１２）は
４乗演算器。 （１３）、　　（１４）は平均値演算器、　（１６１は
パラメータ算定器１．　　（１７）はパラメータ算定器
２．　　［１８１はメモリー、　（１９１はスレッショ
ルド演算器、　（２０）。 （２９）は比較器、　　（２１１，（３０）は出力端子
、　　＋２３３は対数増幅器、　　＋２４１はΣ演算器
、　　（２５１は割算器、　（２６）は減算器、　　（
２７１は逆対数増幅器、　（１００）〜ｆｌｏｏ＋Ｎ）
　、　　（２００１〜＋２００＋Ｎ）　、　　（３００
）〜（３００＋Ｎ）　。 ［４００）〜ｆ４００＋Ｎｌ　はシフトレジスタである
。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）振幅強度分布がＫ分布に従い、その確率密度関数
   が、 Ｐ（ｘ）＝｛４Ｃ／Γ（ν）｝（Ｃｘ）＾νＫν−＿１
   （２Ｃｘ） Γ（ν）：ガンマ関数 Ｋν：変形ベッセル関数 ν：形状パラメータ Ｃ：スケールパラメータ で表わされる入力信号に対し、ｘの２乗平均の２乗と、
   ４乗平均との比よりνを推定し、ｘの２乗平均によりＣ
   を推定し、所望の誤警報確率Ｐｆａとυ、ｃによりスレ
   ッショルド値を算出し、入力信号中の着目値とスレッシ
   ョルド値を比較することにより目標の有無を判断するこ
   とを特徴とする目標検出方法。
2. （２）振幅強度分布がＫ分布に従い、その確率密度関数
   が、 Ｐ（ｘ）＝｛４Ｃ／Γ（ν）｝（Ｃｘ）＾νＫν−＿１
   （２Ｃｘ） Γ（υ）：ガンマ関数 Ｋυ：変形ベッセル関数 ν：形状パラメータ Ｃ：スケールパラメータ で表わされる入力信号に対し、入力信号を２乗する第１
   の２乗演算器と、２乗された入力信号を所定の数記憶す
   るシフト段を有する第１のシフトレジスタと、第１のシ
   フトレジスタのうち予め定めた段の平均値を算出する第
   １の平均値演算器と、第１の平均値演算器の出力を２乗
   する第２の２乗演算器と、入力信号を４乗する４乗演算
   器と、４乗された入力信号を所定の数記憶するシフト段
   を有する第２のシフトレジスタと、第２のシフトレジス
   タのうち予め定めた段の平均値を算出する第２の平均値
   演算器と、第２の平均値演算器の出力と前記第２の２乗
   演算器の出力によりパラメータνを算出する第１のパラ
   メータの算定器と、前記第１の平均値演算器の出力と第
   １のパラメータ算定器の出力によりパラメータＣを算出
   する第２のパラメータ算定器と、パラメータν及びパラ
   メータＣに対するスレッショルド値をデータテーブルと
   して記憶しておくメモリーと、第１のパラメータ算定器
   の出力及び第２のパラメータ算定器の出力を入力とし前
   記メモリー内のデータよりスレッショルド値を決定して
   出力するスレッショルド演算器と、入力信号を所定の数
   記憶するためのシフト段を有し予め定めた段を出力する
   第３のシフトレジスタと、第３のシフトレジスタの出力
   と前記スレッショルド演算器の出力を比較する比較器を
   備えることを特徴とする目標検出装置。